創(chuàng)業(yè)公司們似乎每天都在向投資者募集資金，希望將人工智能發(fā)展為其業(yè)務(wù)的關(guān)鍵部分。然而現(xiàn)在，一份新的報告令人驚訝地指出，歐洲40%的“人工智能初創(chuàng)企業(yè)”并沒有以任何實質(zhì)性的方式在這一領(lǐng)域開展業(yè)務(wù)。

總部位于倫敦的MMC風(fēng)險投資公司最新發(fā)布了一份報告顯示，在歐洲2830家被歸為人工智能公司的初創(chuàng)企業(yè)中，只有1580家符合描述。這個標(biāo)簽，指的是計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類智能執(zhí)行的任務(wù)。

“我們查閱每一家公司的材料、產(chǎn)品、網(wǎng)站和產(chǎn)品文檔,”管理著3億歐元的MMC公司旗下研究主管大衛(wèi)·凱納爾(David·Kelnar)說，“在40%的案例中，我們找不到人工智能技術(shù)存在的證據(jù)。”他補充說，在這種情況下，“本被認為是人工智能公司可能虛有其表。”

與其他科技公司相比，有著人工智能標(biāo)簽的初創(chuàng)公司吸引的資金要多15-50%。

Kelnar補充道，這些初創(chuàng)公司不一定是在宣傳自己是人工智能公司。他們情愿被第三方分析網(wǎng)站以這種方式分類(而不是糾正他們)。Kelnar拒絕透露這些分析網(wǎng)站和初創(chuàng)公司的名稱;一位MMC的發(fā)言人表示，這樣做可能會向這家風(fēng)險投資公司的潛在投資者傳遞錯誤的信息。投資初創(chuàng)企業(yè)的公司往往會利用幾個知名的分析網(wǎng)站來追蹤潛在投資，比如Pitchbook、Crunchbase和CB Insights等網(wǎng)站。“

“我認為在大多數(shù)情況下(初創(chuàng)公司)是意識到自己是被如何分類的，”凱納補充說。但主動糾正分類的動機很小，因為這往往意味著未來潛在的投資會減少，而且它可以讓你成為一家“人工智能公司”。

Kelnar補充道，與其他科技初創(chuàng)公司相比，人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司在融資過程中吸引的資金要多15-50%。對于人工智能初創(chuàng)企業(yè)來說，籌集比平常更多的資金是有道理的，因為它們可能需要為專業(yè)工程師支付更高的薪水。但凱納爾表示，這些數(shù)據(jù)“也反映了供需動態(tài)”。

MMC的研究歷時數(shù)月，由英國巴克萊銀行(Barclays)贊助。研究發(fā)現(xiàn)，文本和視覺識別或預(yù)測分析等人工智能軟件的使用，在初創(chuàng)企業(yè)和大公司中也在不斷增長。根據(jù)這項調(diào)查，使用人工智能作為產(chǎn)品或服務(wù)一部分的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量，已從大約六年前的五十分之一上升到如今的十二分之一。與此同時，約12%的大公司在其業(yè)務(wù)中使用人工智能應(yīng)用程序，高于去年的4%。

報告稱，人工智能最流行的用途是聊天機器人，其次是流程自動化工具(它們?nèi)〈颂幚肀ｋU索賠的簡單管理任務(wù))，以及欺詐檢測。當(dāng)企業(yè)應(yīng)用基于人工智能的軟件時，他們通常會將其用于視覺識別、技術(shù)語音合成或預(yù)測和決策等方面。盡管這給商業(yè)帶來了誘人的前景，并讓人工智能在投資者中流行起來，但許多人仍不確定人工智能的工作原理或定義，而這對于一些初創(chuàng)公司來說可能是一個優(yōu)勢。

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